Tüm Örneklem İçin Lojistik Regresyon Analizi Sonuçları

Tüm örneklem için gerçekleştirilen lojistik regresyon analizi sonuçlarına göre (bkz. Tablo 3.4), açıklanan değişkenin başarısızlık kriteri olarak tanımlanan BD1 olması durumunda, LC13 (Uzun Vadeli Borç / Sermaye), LE19 (Aktif Kârlılığı), LS2 (Toplam Aktiflerin Logaritması) göstergelerinin % 1 düzeyinde ve LA3 (Yatırıma Dönüştürülen Aktifler / Toplam Aktifler) ile LE11 (Faiz Dışı Gelir / Toplam Gelirler) göstergelerinin ise % 5 düzeyinde açıklanan değişken ile anlamlı bir ilişkiye sahip olduğu görülmektedir.36

Tablo 3.4 Tüm Örneklem için Lojistik Regresyon Analizi Sonuçları

BD1 BD2 BD3 BD4 BD5 LC2 -0.0003 (0.1174) LC4 -0.0037 0.0011 -0.0025 (0.3699) (0.8047) (0.5983) LC5 -0.0069*** (0.0000)

36 _{Tablo 3.4’te görüldüğü üzere lojistik regresyon analizlerinde kullanılan gözlem sayıları modelden modele}

farklılık arz etmektedir. Bunun arkasında yatan temel sebep ise her bir modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin farklı olması ve ilave olarak da bu değişkenlere ait gözlem sayılarının eksik olmasıdır. Bağımsız değişkenlerde eksik verinin olması ise Tablo 2.1’de sunulan bağımlı değişkenlere ait toplam gözlem sayısının çok altında bir verinin regresyonlarda kullanılması anlamına gelmektedir. STATA programı bağımsız değişkenlere ait verilerde bir eksiklik olduğu durumlarda ilgili bağımlı değişkeni regresyonlardan otomatik olarak çıkarmaktadır.

LC9 0.0015 0.0158*** (0.7017) (0.0067) LC13 0.0014*** (0.0007) LC15 -0.0001 (0.9973) LC17 0.1765* (0.0598) LC20 0.0052 -0.0118* (0.3423) (0.0942) LC22 -0.0003* (0.0554) LA3 0.0265** (0.0137) LA12 0.3726 (0.1102) LA14 0.2078*** 0.1042 (0.0000) (0.2813) LM4 0.1165*** (0.0046) LE5 0.0887*** (0.0000) LE11 -0.0345** 0.0041 (0.0245) (0.6852) LE12 -0.0289 (0.1120) LE16 0.0328 0.0030* (0.1584) (0.0637) LE19 -0.7443*** (0.0015) LE21 0.0001 (0.9078) LE25 -0.0029 -0.0051 (0.7947) (0.6059) LE26 0.0510 (0.4772) LS2 0.5276*** 0.6410*** (0.0001) (0.0000) LBS1 0.0074*** (0.0006) LBS2 0.0220 (0.2595) LBS4 -0.0303 0.0047 0.0959*** (0.2746) (0.7482) (0.0000) LMF2 0.0225 (0.9276) LMF5 0.5166 (0.1053) Wald Chi2 _{180.72 206.36 97.46 105.50 324.67} Pseudo R2 _{0.499 0.191 0.164 0.134 0.514} Log likelihood -197.55 -615.12 -393.82 -584.18 -431.93 Gözlem Sayısı 1124 1785 1316 1947 1316

Ülke Etkisi Var Var Var Var Var

Yıl Etkisi Var Var Var Var Var

Notlar: Tüm modeller ülke ve yıl etkisini içinde barındırmaktadır. Standart hatalar, robust standart hatalardır. Sabit katsayı dâhil edilmiştir. Parantez içinde ilgili değerlere ait p-değerleri gösterilmektedir. % 10, % 5, % 1 anlamlılık düzeyleri sırasıyla *, **, *** ile gösterilmektedir.

BD1’e göre, Pay Sahiplerine Ait Net Gelir / Özkaynak % -37,9’un altında ise, ya da Özkaynak / Toplam Aktifler % 2,7’nin altında ise, ya da Kredi Kayıp Karşılıkları / Toplam Krediler % 14,3’ün üzerinde ise banka başarısız olarak tanımlanmaktadır. Bağımlı değişken üzerinde olumlu veya olumsuz etki sağlayabilecek bağımsız değişken sayısı sekizdir. Analiz sonucunda sekiz değişkenden beşi anlamlı çıkmıştır.

 LC13 (Uzun Vadeli Borç / Sermaye) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerinde pozitif bir etkisi olduğu bulunmuştur. Bu beklenen etki ile tutarlıdır. Bu demektir ki, başarısız bankaların bilanço yapısında uzun vadeli borçlar sermaye miktarına kıyasla daha yüksek çıkmaktadır.

 LE19 (Aktif Kârlılığı) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerinde negatif bir etkisi vardır. Bu sonuç da beklenen etki ile tutarlı olmaktadır. Buna göre başarısız bankalar daha düşük kârlılığa sahiptirler. Literatürde bu yönde bulgular elde etmiş araştırmalar yeterince mevcuttur (Persons, 1999: 138).

 LS2 (Toplam Aktiflerin Logaritması) ile başarısızlık olasılığı pozitif ilişkili olarak bulunmuştur. Bu demektir ki, tüm örneklem seti içindeki başarısız bankalar sağlıklı bankalara göre daha büyük bankalar olmaktadır. Tezde elde edilen bu bulgu, Stern ve Feldman (2004) ile Louzis ve diğerlerine (2012) ait çalışmalarda kaydedilen bulgular ile aynı doğrultudadır. Bu iki çalışmada da, daha büyük bankaların başarısızlığa kapılma ihtimalinin daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.

 LA3 (Yatırıma Dönüştürülen Aktifler / Toplam Aktifler) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerinde pozitif bir etkisi olduğu bulunmuştur. Bu etki beklenen etki ile tutarlı çıkmıştır. Başarısız bankaların bilançosunda toplam aktiflerin içinde yatırıma dönüştürülen aktiflerin payı sağlıklı bankalarınkine oranla daha yüksektir. Dolayısıyla, daha fazla yatırım yapan - daha fazla risk alan - bankalarda başarısız olma olasılığı yüksek bulunmaktadır.

 LE11 (Faiz Dışı Gelir / Toplam Gelirler) değişkeni ile başarısızlık arasında negatif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Bu etki beklenen ile aynı yöndedir. Toplam gelirlerinin yarısından fazlasını faiz gelirlerinden elde edemeyen bankaların başarısızlığa uğrama olasılığı daha yüksek olmaktadır.

Açıklanan değişkenin BD2 olarak regresyon modeline alınması durumunda, LC4 (Temettü Ödeme Oranı), LC20 (Toplam Sermaye / Toplam Aktifler), LA12 (Kredi Riski Karşılığı / Toplam Krediler) ve LBS1 (Toplam Aktiflerin GSYH’ye Oranı) adlı göstergelerin modelde yer aldığı ve bunlardan sadece LBS1 göstergesinin % 1 düzeyinde açıklanan değişken ile anlamlı bir ilişkiye sahip olduğu tespit edilmektedir. BD2’de kredi kayıp karşılıklarının toplam krediler içindeki oranı, sektör içinde en yüksek ilk iki onda birlik grupta

yer alıyor ise, o banka başarısız olarak sınıflandırılmaktadır. Söz konusu bağımlı değişkene göre uygulanan lojistik regresyon modeli sonucuna göre, dört bağımsız değişkenden sadece LBS1 anlamlı çıkmıştır. LBS1 göstergesi, makro-ekonomik bir gösterge olup, beklenen etki negatiftir. Ancak, analiz sonucunda pozitif bir etkinin var olduğu görülmektedir. Buna göre, toplam aktiflerin GSYH’ye oranı arttıkça bankaların başarısızlık olasılığı da artmaktadır.

Analizde yer alan BD3’e göre takipteki kredilerin toplam kredilere oranı sektörde en yüksek ilk iki onda birlik grupta yer alıyorsa, o banka başarısız olarak sınıflandırılmaktadır. Bu bağımlı değişkeni en iyi açıklayabilecek özellikteki bağımsız değişkenlerin sayısı 6’dır. Analizden elde edilen sonuçlar doğrultusunda 6 değişkenden 2’si anlamlı çıkmıştır.

 LA14 (Kayıp Kredi Rezervi / Toplam Krediler) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerindeki etkisi pozitif olarak bulunmuştur. Beklenen etki ise negatif yönlüdür.  LE16 (Yeniden Yatırım Oranı - Toplam Sermaye Başına 1 yıllık) değişkeninin

başarısızlık olasılığı üzerindeki etkisi pozitif çıkmıştır. Beklenen etki ise negatiftir.

BD4’te bankanın başarısız olma durumu sıradaki koşulların her hangi birini yerine getirmesine bağlıdır: (1) Bankanın faaliyetleri geçici olarak durdurulmuş ise; (2) Banka yeniden sermayelendirilmiş veya para otoriteleri tarafından nakit desteği almış ise; (3) Banka sonunda başka bir banka ile birleşmiş ise; (4) Banka hükümet tarafından kapatılmış ise; (5) Birbirini takip eden iki yıl içinde takipteki kredilerin toplam kredilere oranı örneklem setinin dördüncü çeyreklik bölümüne ait ise, o banka başarısız olarak sınıflandırılmaktadır. BD4’ü en iyi açıklayabilecek özellikteki bağımsız değişken sayısı 6 tanedir. Bunlardan sadece 2’si anlamlı çıkmıştır.

 LC20 (Toplam Sermaye / Toplam Aktifler) değişkenin başarısızlık olasılığı üzerindeki etkisi negatiftir. Beklenen etki de negatif yönlüdür. Bankanın sermaye yeterlilik seviyesi iyi durumda ise başarısızlığa uğrama olasılığı da azalmaktadır.

 LM4 (Toplam Faiz Dışı Harcamalar / Toplam Aktifler) değişkeni ile başarısızlık olasılığı pozitif yönlü bir ilişki içindedir. Bu sonuç beklenen etki ile tutarlıdır. Faiz dışı harcamaların toplam aktifler içindeki payı yükseldikçe başarısızlık olasılığının da yükselmesi söz konusudur.

Analizde yer alan BD5’e göre bankanın nakit akışı uzun vadeli borcun altında ise o bankanın başarısız olma durumu söz konusudur. Bu bağımlı değişkeni en iyi açıklayabilecek özellikteki bağımsız değişkenlerin sayısı 14’tür. Analizden elde edilen sonuçlar doğrultusunda 14 değişkenden 7’si anlamlı bulunmuştur.

 LC5 (Gelir Getiren Aktifler / Toplam Kullanılabilir Fon) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerindeki etkisi negatiftir. Bu beklenen etki ile tutarlıdır. Başarısız

bankaların toplam kullanılabilir fon içinde gelir getiren aktiflerinin miktarı sağlıklı bankalarınkine oranla daha düşüktür.

 LC9 (Sabit Aktifler / Sermaye) değişkeni ile başarısızlık arasında pozitif bir etki çıkmıştır. Bu etki, başarısız bankaların sağlıklı bankalar ile karşılaştırıldığında, sabit aktiflerinin sermaye miktarından daha yüksek olduğu anlamını taşımaktadır.

 LE5 (Gelir Getiren Aktifler / Toplam Aktifler) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerindeki etkisi pozitiftir. Beklenen etki ise negatiftir. Başarısız bankaların gelir getiren aktiflerinin payı toplam aktiflerin yarısından az olursa başarısızlık olasılığının daha yüksek bulunacağı tahmin edilmiştir.

 LS2 (Toplam Aktiflerin Logaritması) değişkeni ile başarısızlık olasılığı pozitif ilişkili olarak bulunmuştur. Buna göre, başarısızlık ile karşılaşan bankalar büyük bankalar olmaktadır.

 LBS4 (Toplam Kredilerin Mevduatlara Oranı) değişkeninin başarısızlık olasılığı üzerindeki etkisi pozitiftir. Bu beklenen etki ile tutarlıdır. Başarısız bankalar sağlıklı bankalar ile kıyaslandığında, toplam kredilerin mevduatlara oranı daha yüksek çıkmaktadır.

 LC17 (İmtiyazlı Hisse Senedi Sermayesi / Toplam Sermaye) değişkeni ile başarısızlık olasılığı arasındaki ilişki pozitif yönde çıkmıştır. Bu beklenen etki ile uyuşmamaktadır. Başarısız bankalarda toplam sermaye içinde imtiyazlı hisse senedi sermayesi payının yüksek olduğu sonucuna ulaşılmaktadır.

 LC22 (Toplam Borç / Sermaye) değişkeni ile başarısızlık olasılığı arasında negatif yönde bir ilişki bulunmuştur. Ancak, bu beklenen etki ile uyuşmamaktadır. Başarısız bankalarda sağlıklı bankalara göre toplam borç miktarının sermayeden daha düşük olduğu gözlemlenmiştir.

Beş farklı bağımlı değişkene göre en fazla anlamlı ve beklenen etkiye sahip model BD5’e göre gerçekleştirilen modeldir. Söz konusu modelde elde edilen Pseudo R2 değeri 0,514’tür. Bu değer en yüksek değer olmakla birlikte, BD1’de elde edilen Pseudo R2 _(0,499) değeri de oldukça yüksek çıkmıştır.